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    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>机器人水军检测</title>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/onnxruntime-web@1.11.0/dist/onnxruntime.min.js"></script>
    <style>
        /* 全局样式 */
        body {
            font-family: 'Arial', sans-serif;
            margin: 0;
            padding: 0;
            color: #fff;
            background: linear-gradient(135deg, #ff7e5f, #feb47b); /* 柔和的渐变背景 */
            background-size: cover;
            height: 100vh;
            display: flex;
            justify-content: center;
            align-items: center;
        }

        /* 容器样式 */
        .container {
            background-color: rgba(255, 255, 255, 0.9); /* 半透明背景 */
            padding: 40px 50px;
            border-radius: 12px;
            width: 100%;
            max-width: 600px;
            box-shadow: 0 10px 30px rgba(0, 0, 0, 0.1);
            text-align: center;
        }

        /* 标题 */
        h1 {
            font-size: 36px;
            margin-bottom: 20px;
            font-weight: bold;
            color: #2c3e50; /* 深蓝色，醒目且易读 */
        }

        /* 输入框样式 */
        input[type="text"], button {
            width: 100%;
            padding: 15px;
            margin: 10px 0;
            border-radius: 8px;
            border: 1px solid #ddd;
            box-sizing: border-box;
            font-size: 16px;
            transition: 0.3s;
        }

        input[type="text"]:focus, button:hover {
            border-color: #3498db;
            box-shadow: 0 0 10px rgba(52, 152, 219, 0.4);
        }

        /* 按钮样式 */
        button {
            background-color: #3498db;
            color: white;
            font-size: 18px;
            cursor: pointer;
            border: none;
            transition: 0.3s;
        }

        button:hover {
            background-color: #2980b9;
        }

        /* 结果区域 */
        .result {
            margin-top: 30px;
            padding: 20px;
            background-color: #ecf0f1;
            border-radius: 8px;
            font-weight: bold;
            color: #2c3e50;
            font-size: 18px;
            display: none;
        }

        /* 响应式布局，适配手机 */
        @media (max-width: 600px) {
            h1 {
                font-size: 28px;
            }

            .container {
                padding: 20px 25px;
            }

            input[type="text"], button {
                padding: 12px;
            }
        }
    </style>
</head>
<body>
    <div class="container">
        <h1>机器人水军检测</h1>

        <label for="des" style="color: #2c3e50; font-weight: bold;">描述（des）：</label>
        <input type="text" id="des" placeholder="输入描述文本" />

        <label for="tweet" style="color: #2c3e50; font-weight: bold;">推文（tweet）：</label>
        <input type="text" id="tweet" placeholder="输入推文文本" />

        <label for="num_prop" style="color: #2c3e50; font-weight: bold;">数值属性（num_prop）：</label>
        <input type="text" id="num_prop" placeholder="输入数值属性，用逗号分隔" />

        <label for="cat_prop" style="color: #2c3e50; font-weight: bold;">类别属性（cat_prop）：</label>
        <input type="text" id="cat_prop" placeholder="输入类别属性，用逗号分隔" />

        <button onclick="predict()">预测</button>

        <div id="result" class="result"></div>
    </div>

    <script>
        let session;

        // 加载ONNX模型
        async function loadModel() {
            session = await ort.InferenceSession.create('model.onnx'); // 替换为你的模型路径
            console.log("模型加载成功！");
        }

        // 预测函数
        async function predict() {
            if (!session) {
                alert("模型未加载，请稍候...");
                return;
            }

            // 获取用户输入
            const des = document.getElementById("des").value;
            const tweet = document.getElementById("tweet").value;
            const num_prop = document.getElementById("num_prop").value.split(',').map(Number);
            const cat_prop = document.getElementById("cat_prop").value.split(',').map(Number);

            // 构建输入张量
            const input_tensor = new ort.Tensor('float32', new Float32Array([...num_prop, ...cat_prop]), [1, num_prop.length + cat_prop.length]);

            // 执行推理
            const feeds = {
                'des': new ort.Tensor('float32', new Float32Array([parseFloat(des)]), [1, 1]),
                'tweet': new ort.Tensor('float32', new Float32Array([parseFloat(tweet)]), [1, 1]),
                'num_prop': input_tensor
            };

            try {
                const results = await session.run(feeds);
                const output = results.output_name;  // 根据模型的输出名称调整

                // 显示结果
                const resultElement = document.getElementById("result");
                resultElement.style.display = "block";
                resultElement.innerHTML = `预测结果: ${output[0]}`;
            } catch (error) {
                console.error("预测出错:", error);
                document.getElementById("result").innerHTML = "预测失败，请重试！";
            }
        }

        // 页面加载时加载模型
        window.onload = loadModel;
    </script>
</body>
</html>
